基于YOLO-BP神經網(wǎng)絡的古建筑修繕階段火災監(jiān)測方法研究

基于YOLO-BP神經網(wǎng)絡的古建筑修繕階段火災監(jiān)測方法研究基于YOLO-BP神經網(wǎng)絡的古建筑修繕階段火災監(jiān)測方法研究

摘要：

隨著國內對古建筑保護修繕的日益重視，火災監(jiān)測成為古建筑修繕階段的一項重要任務。本研究基于YOLO-BP神經網(wǎng)絡，探索了一種古建筑修繕階段的火災監(jiān)測方法。通過對古建筑修繕階段火災的特點進行分析，建立了適用于該環(huán)境的檢測模型。實驗結果表明，該方法在古建筑修繕階段的火災監(jiān)測中具有較高的精確度和效率。

1.引言

古建筑是我國文化遺產的重要組成部分，其修繕工作對于保護文化遺產、傳承歷史文化具有重要意義。然而，由于古建筑的特殊性，其修繕階段火災的發(fā)生是一種常見卻又難以完全避免的情況。因此，如何有效地進行古建筑修繕階段的火災監(jiān)測成為了一個迫切需要解決的問題。

2.古建筑修繕階段火災特點分析

在古建筑修繕階段，由于建筑內部設備老化、使用不當或施工不慎等原因，火災發(fā)生的可能性較大。同時，古建筑修繕階段火災的發(fā)生往往會給文化遺產帶來嚴重的損失，因此及時發(fā)現(xiàn)和控制火災至關重要。

3.基于YOLO-BP神經網(wǎng)絡的火災監(jiān)測方法

本研究采用YOLO（YouOnlyLookOnce）和BP（Back-Propagation）神經網(wǎng)絡相結合的方法進行火災監(jiān)測。YOLO算法具有快速、準確的特點，能夠在一張圖像中同時檢測多個目標。BP神經網(wǎng)絡則能夠對檢測出的目標進行精確分類，以減少誤檢。

3.1數(shù)據(jù)采集和預處理

為了訓練和測試模型，本研究收集了大量古建筑修繕階段的火災圖像。同時，對采集到的圖像進行了預處理，包括圖像增強和目標標注等。

3.2模型構建和訓練

本研究采用了一個基于YOLO-BP神經網(wǎng)絡的檢測模型。首先，在YOLO算法的基礎上進行了改進，使其適用于古建筑修繕階段火災的監(jiān)測。然后，通過BP神經網(wǎng)絡對檢測出的目標進行分類和精確定位。

4.實驗結果與分析

本研究將基于YOLO-BP神經網(wǎng)絡的火災監(jiān)測方法應用于古建筑修繕階段的火災監(jiān)測任務中，并與傳統(tǒng)的方法進行了比較。實驗結果表明，該方法在古建筑修繕階段的火災監(jiān)測中具有較高的精確度和效率。

5.結論與展望

本研究基于YOLO-BP神經網(wǎng)絡探索了一種古建筑修繕階段火災監(jiān)測方法。實驗結果表明，該方法能夠在古建筑修繕階段對火災進行準確的監(jiān)測，具有較高的實用價值。未來，可以進一步優(yōu)化算法，提高檢測精度和效率，并在實際古建筑修繕項目中進行驗證綜上所述，本研究基于YOLO-BP神經網(wǎng)絡開發(fā)了一種古建筑修繕階段火災監(jiān)測方法。通過采集和預處理大量火災圖像，并應用改進后的YOLO算法和BP神經網(wǎng)絡進行目標檢測和分類，該方法在古建筑修繕階段的火災監(jiān)測中具有快速、準確的特點。實驗結果表明，該方法具有較高的精確度和效率，為古建筑修繕項目提供了一種有效的火災